在传感器网络中，传感器的布置位置对于有效地覆盖感兴趣区域至关重要。传感器覆盖优化问题旨在找到最佳的传感器布置方案，以最大程度地覆盖感兴趣区域并保持传感器数量的最小化。本文将介绍如何使用粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）来解决传感器覆盖优化问题，并提供相应的Matlab源码。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群等自然界中群体行为的观察。在粒子群算法中，问题的解被表示为群体中的一组粒子，这些粒子通过在解空间中搜索来寻找最优解。每个粒子都有自己的位置和速度，并根据自身的经验和群体的经验来更新位置和速度。通过迭代更新，粒子群算法能够逐渐收敛到最优解。
以下是使用Matlab实现传感器覆盖优化问题的粒子群算法的源码示例：
% 参数设置
numParticles = 50; % 粒子数量
numIterations = 100; % 迭代次数
w = 0.7